L’activité CPU pour datacenter de Nvidia a discrètement dépassé ce que la plupart du marché attendait. Ian Buck, vice-président de l’informatique hyperscale et haute performance et inventeur de CUDA, a révélé que Nvidia a expédié des « centaines de milliers » de serveurs autonomes Grace, marquant un changement décisif dans la façon dont l’entreprise parle de son rôle au sein des datacenters d’IA.
Ce chiffre donne des chiffres de déploiement réels derrière une stratégie que Nvidia construisait depuis des années. En mai, l’entreprise avait annoncé des expéditions totales de CPU Grace de plus de 2,5 millions d’unités, mais celles-ci incluaient des configurations Superchip où Grace était associée à un GPU. Les commentaires de Buck suggèrent que la version autonome, CPU uniquement, représente désormais une part significative et croissante de ce total.
Le virage CPU
Cette étape arrive à un moment où l’architecture des datacenters d’IA subit un changement structurel. L’entraînement des grands modèles nécessite encore de vastes clusters de GPU. Mais à mesure que les applications d’IA passent de l’entraînement à la production, l’équilibre des calculs évolue. Les charges de travail d’IA agentique, où les modèles appellent des outils, exécutent du code, orchestrent des pipelines et évaluent des résultats, créent des demandes intensives en CPU que les racks uniquement GPU ne peuvent pas servir économiquement.
« Il y a quelques années, on voyait huit GPU par CPU pour l’entraînement. Maintenant, on évolue vers un pour un dans certains déploiements agentiques », a déclaré Buck à Tom’s Hardware.
Le CPU Grace de Nvidia embarque 72 cœurs Arm Neoverse V2 cadencés jusqu’à 3,35 GHz, avec jusqu’à 480 gigaoctets de mémoire LPDDR5X en configuration monocarte ou 960 gigaoctets dans la Superchip double carte. La mémoire LPDDR5X offre jusqu’à un téraoctet par seconde de bande passante tout en consommant environ un cinquième de l’énergie du DDR5 conventionnel, ce qui la rend attractive pour les opérateurs de datacenters confrontés à des contraintes énergétiques.
Vera à l’horizon
Les chiffres de Grace préparent le terrain pour le prochain CPU Vera de Nvidia, que l’entreprise a dévoilé au CES en janvier. Vera utilise la première conception de cœur personnalisée de Nvidia, appelée Olympus, avec 88 cœurs et la prise en charge du multithreading simultané et de l’informatique confidentielle. Les premiers systèmes Vera ont été livrés en main propre à Anthropic, OpenAI, SpaceXAI et Oracle Cloud Infrastructure en mai.
Nvidia considère les CPU dans le datacenter comme une opportunité de marché total adressable de 200 milliards de dollars, une prévision nettement plus optimiste que le consensus industriel d’environ 120 milliards de dollars (environ 95 milliards de livres sterling) d’ici 2030. Morgan Stanley estimait en avril que la seule IA agentique pourrait ajouter jusqu’à 60 milliards de dollars (environ 48 milliards de livres sterling) à ce chiffre.
Meta comme client clé
Meta a été l’adoptant précoce le plus visible des serveurs autonomes Grace. Le réseau social a déployé les CPU dans des systèmes uniquement CPU pour des charges de travail généralistes et d’IA agentique, et a déjà testé Vera sur certaines charges de travail avec des résultats « très prometteurs », selon Buck.
L’adoption par Meta va à l’encontre de la tendance plus large des hyperscalers vers des CPU Arm personnalisés représentée par Amazon Graviton et Google Axion. L’entreprise prévoit de déployer des millions de Superchips Nvidia GB300 et Vera Rubin et a élargi son partenariat avec Nvidia pour couvrir les composants réseau GPU, CPU et Spectrum-X.
Sources: Nvidia a expédié des « centaines de milliers de serveurs autonomes Grace » (Tom’s Hardware, juillet 2026); Meta déploie déjà les CPU autonomes de Nvidia à grande échelle (The Register, février 2026); Vera arrive : le premier CPU de Nvidia conçu pour les agents (Blog NVIDIA, mai 2026)
Traduit par Lydie